ENERGY 入选 GVP-- Gitee最有价值开源项目

Go开源框架ENERGY入选Gitee最有价值项目:推动跨平台桌面应用开发,

ENERGY 入选 Gitee最有价值开源项目

Gitee是开源中国(OSChina)推出的基于Git的代码托管服务,目前已经成为国内最大的代码托管平台。GVP(Gitee Most Valuable Project)- Gitee最有价值开源项目计划,是Gitee综合评定出的优秀开源项目的展示平台,代表了开源项目的技术创新和可持续发展能力。

ENERGY于2023年12月1日被选入GVP-Gitee最有价值开源项目。截止本文发布日止,GVP 共收录项目371个,ENERGY 作为目前唯一一个维护中的GO 基于CEF 的跨平台桌面应用程序开发框架,经过近两年的打磨,更新了两个大版本,从最初的模态化突破至目前成熟且易用的版本,从众多优秀的项目中脱颖而出,获此殊荣。

简介

ENERGY是 Go 基于 CEF(Chromium Embedded Framework) 开发的框架,使用 Go 和 Web 端技术 ( HTML + CSS + JavaScript ) 构建支持Windows, Linux, MacOS跨平台桌面应用,致力于为开发者提供尽可能便捷的开发方式

特性
  • 开发环境安装便捷,一条命令无痛初始化
  • 内嵌丰富的CEF API 和 LCL 系统原生小部件, 使用便捷
  • 开发环境简单,编译速度快
  • 一套代码可以编译为可供 Windows、 国产UOS、Deepin、Kylin, MacOS, Linux等系统使用的应用
  • 基于IPC通信的高性能事件驱动
  • 资源加载方式灵活
  • 除此之外,你还可以使用CEF API自定义操作浏览器相关功能
欢迎加入

每一个开源项目背后都离不开一群人的支撑,ENERGY未来也会不断更新完善,诚邀感兴趣的朋友加入我们的项目,无论您是开发者、设计师还是文档撰写者,亦或是有意向此方向发展的朋友,我们都欢迎您的加入。

关于 GVP-MREP 的具体技术文档、定义、协议和标准,在当前提供的引用中并未直接提及相关内容。然而,可以从现有信息推测其可能的技术背景和发展方向。 ### 关于 GVP 和相关技术的概述 GVP(Geometric Vector Perceptron)是一种用于处理蛋白质结构数据的方法,能够有效捕捉分子间的几何关系[^1]。基于 GVP 开发的一系列模型和技术框架已经在生物计算领域取得了显著成果。例如,GVP-GNN 是一种结合了几何向量感知机和图神经网络的架构,专门设计用于解析蛋白质相互作用及其三维空间特性。 尽管未明确提到 GVP-MREP 的具体内容,但从命名上可以推断它可能是某种扩展或变体形式,专注于特定的应用场景或优化目标。通常情况下,“MREP” 可能代表 **Model Representation**, **Multi-Resolution Embedding**, 或其他类似的术语,这取决于具体的实现细节。 以下是有关 GVP-MREP 技术的一些假设性解释: #### 1. 数据表示与建模 如果 GVP-MREP 涉及到多分辨率嵌入或多尺度建模,则可能会采用分层策略来捕获不同层次上的特征信息。这种机制允许算法在同一时间关注局部精细结构以及全局拓扑属性。 ```python import torch from gvp.models import GVP, GVPConvLayer def create_gvp_mrep_model(node_dim=(100, 16), edge_dim=(32, 1)): """ 创建一个假想的 GVP-MREP 模型 """ model = torch.nn.Sequential( GVP(input_dims=node_dim, hidden_dims=edge_dim), *[GVPConvLayer(dimensions=node_dim) for _ in range(4)] ) return model ``` 上述代码片段展示了一个简化版的 GVP 构造过程,其中包含了多个卷积层以增强表达能力。对于实际部署而言,还需要针对目标任务调整超参数并引入更多复杂操作。 #### 2. 协议与标准化流程 考虑到 ENERGY、OpenSCA 和 Sonic 等项目均被评为 GVP-Gitee 有价值开源项目成员之一[^2][^3][^4],它们或许遵循了一套统一的标准体系来进行质量评估与功能验证。因此,任何新提出的解决方案如 GVP-MREP 都应满足相应的规范要求才能获得广泛认可。 不过需要注意的是,由于缺乏官方发布的权威说明文件,以上论述仅限于理论层面探讨,并不代表真实情况下的全部真相。 ---
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